Manufacturing data analysis and its applications are getting a huge popularity in various industries. In spite of the fast advancement in the big data analysis technology, however, the manufacturing quality data monitored from the automated inspection system sometimes is not reliable enough due to the complex patterns of product quality. In this study, thus, we aim to define the level of trusty of an automated quality inspection system and improve the reliability of the quality inspection data. By correlation analysis and feature selection, this paper presents a method of improving the inspection accuracy and efficiency in an SVM-based automatic product quality inspection system using thermal image data in an auto part manufacturing case. The proposed method is implemented in the sealer dispensing process of the automobile manufacturing and verified by the analysis of the optimal feature selection from the quality analysis results.
NURBS (Non Uniform Rational B-Spline) is widely used in CAD system and NC data for high speed machining. Conventional CAM system changes NURBS surface to tessellated meshes or Z-map model, and produces linear tool path. The linear tool path is not good for precise machining and high speed machining. In this paper, an algorithm to change linear tool path to NURBS one was studied, and the machining result of NURBS tool path was compared with that of linear tool path. The N-post, post-processing and virtual machining software was developed. The N-Post post-processes linear tool path to NURBS tool path and quickly shades machined product on OpenGL view and compares a machined product with original CAD surface. A virtual machined model of original tool path and post-processed tool path was compared to original CAD model. The machining error of post-processed NURBS tool path was reduced to 43%. The original tool path and NURBS tool path was used to machine general model using same machine tool and machining condition. The machining time of post-processed NURBS tool path was reduced up to 38%.
Centrifugal casting is suitable for producing hollow-products using centrifugal force. Bush type metal bearings are the key parts that facilitate the rotational movement of various machinery. Metal bearings produced by conventional centrifugal casting machines show rotational imbalance. Therefore, after injecting a large amount of material, the product's precision is secured in the secondary processing. Rotational imbalance is caused by the force acting on the rotary disc plate. In order to minimize rotational imbalance, NASTRAN was used for the optimal design and structural analysis. It was concluded that the rotating plate of the conventional centrifugal casting machine should be prevented from tilting. For this purpose, the location & thickness of the stiffeners were obtained through the optimum design. In the conventional centrifugal casting machine, both ends of the product are lower in temperature than the center part, so internal stress occurs. This solves this problem by inserting a heating coil into the rotating plate.
Various automation studies have been conducted to detect defective products based on product images. In the case of machine vision-based studies, size and color error are detected through a preprocessing process. A situation may arise in which the main features are removed during the preprocessing process, thereby decreasing the accuracy. In addition, complex systems are required to detect various kinds of defects. In this study, we designed and developed a system to detect errors by analyzing various conditions of defective products. We designed the deep learning algorithm to detect the defective features from the product images during the automation process using a convolution neural network (CNN) and verified the performance by applying the algorithm to the checker-switch failure detection system. It was confirmed that all seven error characteristics were detected accurately, and it is expected that it will show excellent performance when applied to automation systems for error detection.
Among the semiconductor If-chips, unlike memory chips, a majority of Application Specific IC(ASIC) products are produced by customer orders, and meeting the customer specified due date is a critical issue for the case. However, to the one who understands the nature of semiconductor manufacturing, it does not take much effort to realize the difficulty of meeting the given specific production due dates. Due to its multi-layered feature of products, to be completed, a semiconductor product(called device) enters into the fabrication manufacturing process(FAB) repeatedly as many times as the number of the product specified layers, and fabrication processes of individual layers are composed with similar but not identical unit processes. The unit process called photo-lithography is the only process where every layer must pass through. This re-entrant feature of FAB makes predicting and planning of due date of an ordered batch of devices difficult. Parallel machines problem in the photo process, which is bottleneck process, is solved with restricted roll out algorithm. Roll out algorithm is a method of solving the problem by embedding it within a dynamic programming framework. Restricted roll out algorithm Is roll out algorithm that restricted alternative states to decrease the solving time and improve the result. Results of simulation test in condition as same as real FAB facilities show the effectiveness of the developed algorithm.
Drying is the least developed of all unit operations of paper and board manufacture. While groundbreaking developments were Introduced during the several past decades in forming, pressing and calendering, no radical changes occurred in drying. The cylinder-drying technology is now more than 200 years old and, while it was subject to many incremental improvements, many of its inherent problems persist. We believe that conventional drying is now approaching the end of its life and the industry is ready for a major breakthrough in drying. Indeed several innovative technologies already exist at various stages of development or commercialization. In general, the novel drying technologies are striving to increase the drying rate, improve the product quality and boost the energy efficiency of drying. A novel, drying method, $Papridry^{TM}$, which combines conductive and convective heat transfer to obtain very high drying rates, is at an advanced stage of development at Paprican. The results obtained when drying printing paper ana board on a self-standing pilot $Papridry^{TM}$ machine and on the pilot paper machine equipped with a tandem of two $Papridry^{TM}$ units demonstrate both, the high drying rate and improved product quality achieved by using this drying method. A mathematical model of this operation has been developed and the software compiled with this model was used to calculate the effect of installing a $Papridry^{TM}$ unit into an existing dryer section. The model also allows to calculate the z-direction distribution of moisture and temperature at various points of the dryer section.
본 연구는 니팅머신을 이용한 니트 커스터마이징 웹 사이트 개발 작업을 2년 반 동안 실시한 후 도출된 결과물을 담고 있다. 최근 패션계에서는 커스터마이징을 활용한 다양한 서비스를 제공하고 있으며, 니트 또한 니팅머신을 활용하여 사용자가 직접 디자인할 수 있는 기기가 개발되고 있다. 그러나 기존의 니팅머신용 웹 사이트는 일정한 사용성이나 레이아웃이 제공되지 않아 사용자가 오픈소스와 커스터마이징 디자인을 이용하는 것에 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 니팅머신을 이용하여 니트 커스터마이징 서비스를 이용하게 될 사용자에게 사용편의성을 제공하는 웹 사이트 개발을 목적으로 진행되었다. 연구 방법으로는 니트 커스터마이징 웹 사이트 개발 작업을 위해 진행된 연구들을 종합하여 1차 사용성 평가를 진행하였다. 연구 결과 초기 커스텀 화면과 초기 출력 화면의 문제점을 찾았으며, 편의성, 직관성, 가독성 부분을 개선하였다. 수정된 웹사이트를 대상으로 2차 사용성 평가를 진행하여 문제점이 보완된 것을 확인 하였다. 본 연구에서 최종적으로 도출된 웹 사이트를 통해 국내 니트 시장의 새로운 플랫폼의 대중화와 커스터마이징 웹사이트의 사용성 향상을 기대한다.
최근 소비자들은 스스로 원하는 물건을 만드는 소비자이자 생산자로 역할이 바뀌고 있다. 현대의 소비 방식에 따라 의류 생산 방식도 변화의 필요성이 대두되고 있다. 니팅머신도 그 중 하나로, 대량생산 기기였지만 소규모로 어디서나 옷을 제작할 수 있는 기기가 개발되었다. 니트 제작은 다른 의류 디자인보다 고려해야하는 부분이 많아 니트 제작 프로그램의 사용성에 관한 개선이 필요하지만, 아직 일반 대중이 사용하기에는 어려움이 있음을 발견했다. 이에 본 연구에서는 니팅머신을 이용한 의류 제작 사이트의 웹 사용성을 평가할 수 있는 평가항목을 제안하고자한다. 이를 위해 현재 사용되고 있는 니팅머신용 프로그램과 커스터마이징 상품 제작 웹사이트의 사례와 사이트 별 UI를 조사 분석 하였다. 이러한 선행 조사를 바탕으로 평가항목 초안을 도출하고, 초안을 기반으로 3차례의 델파이 조사를 실시하여 항목의 분류, 수정, 삭제의 과정을 거쳐 평가도구를 제작했다. 최종 평가도구 제작 후 각 항목을 8개의 구성요소로 그룹화하여 니팅 커스터마이징 웹사이트만의 특화된 영역을 탐구했다. 그 결과 니트 디자인 과정을 담아낼 수 있는 UI에 관한 항목이 특징적으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 향후 니팅머신용 커스터마이징 상품제작 웹사이트의 사용성 향상과 이를 통한 니팅머신의 대중화를 기대한다.
본 사례는 공작기계산업의 A사에서 수행한 R&D 개발완료 과제 79건을 대상으로 R&D 효율성을 DEA를 활용하여 분석하고, 그 개선방안을 제시한 것이다. DEA 분석에서 투입변수는 R&D 투자비와 연구인력 맨먼스, 산출변수는 개발기간 목표달성률과 예상매출액(5년간)으로 설정하였으며, 표본은 제품, 선행기술, 제어기술로 구분하여 분석하였다. 여기서 선행기술은 제품성능을 위한 요소기술과 응용프로그램을 개발하는 것이고 제어기술은 컴퓨터를 토대로 수치제어 프로그램을 설계하는 것이다. 분석결과에 따르면 제품, 제어기술, 선행기술 순으로 효율적으로 운영되고 있어 선행기술의 효율성이 가장 낮았다. 그 이유는 선행기술의 불학실성에 기인한다. 선행기술은 개발목표를 정하기 어렵고 개발계획도 수립하기 어렵다. 심지어 운영하는 과정에도 환경변화가 영향을 미친다. 투자효율성 분석결과에서 CRS는 제품 34.6%, 선행기술 14.3%, 제어기술 38.9%이다. IRS는 제품 53.8%, 선행기술 85.7%, 제어기술 38.9%이다. DRS는 제품 11.5%, 선행기술 0%, 제어기술 22.2%이다. 전체적으로 본 사례는 과다투입보다는 과소투입이 문제가 되고 있다. 이는 R&D 투자 부족을 의미한다. 주목할 부분은 기업의 미래 경쟁력이 될 수 있는 응용기술에 대한 과소투입이 심각하다는 것이다. 비효율적 DMU의 효율적 운영을 위해서는 최적의 투입량을 관리해야 하며, 이것은 준거집단과의 비교를 통해 구할 수 있다.
In the mechanical design process various types of errors are bound to occur. In order to prevent such mechanical malfunctions and decrease number of instances of errors, various technique are utilized. The purpose of this research is to demonstrate the effectiveness of the combined service Blueprint and FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) by applying such method to machine process. The results are as follows: First, modification can be obtained by discovering the failure mode hidden within the inner side of the blueprint. Second, issues within the company are found when conducting the machine design process that is not visible from the outside. Therefore, potential errors can be effectively resolved by preventing failure mode in advance and eventually high quality of the product could be obtained as well as its reliability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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